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一、基础篇1.目前主流的开源模型体系有哪些？-Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

原著作者：michael_nielsen前往神经网络和深度学习神经网络和深度学习是一本免费的在线图书，这本书将教给你：神经网络，是一个由于生物启发的编程规范，使计算机通过观察数据进行学习深度学习，一种强大的神经网络学习技术神经网络和深度学习目前为图像识别

HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。因此，在我们深入了解其工作原理之前，我们将探讨什么是transformer，以及为什么它们能够支持如此强大的模型。1.递归

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

为什么呢，因为他在之前几十年也是和深度学习一样非常火热流行。现在也有很多人在利用遗传算法做相关研究，还是比较流行的算法之一。

关注微信公众号DeepGoAI计算机杂谈及深度学习记录&分享上一期我们聊到ChatGPT4.0确实在各方面都优于3.5花了钱的就是不一样但我们有没有办法去弥补这一差距呢？

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基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

一、基础篇从Androi

“每天进步一点点，一个小小的成功都会让小朋友雀跃，欢呼”昨天京京的那一声“哦”，果然意味深长。今天刚开始，我就问京京：“宝宝，我们昨天都学了哪些内容呢？”京京非常果断的说道：“不知道”。大家应该都有这种场景体会吧。某些对于家长来说的东西，之所以简单，容易。那是由于我们有了对知识的积累，对生活的阅历，在这些厚重的沉淀基础上才显得容易。而对于小朋友来说，有些东西就不太容易接受了。童心之所以珍贵，就是由

嵌入式单片机基础篇（四）stm32以及51单片机按键输入详解第一部分stm32按键输入1、问题：简述按键输入的基本原理？

原文链接无论在工程界还是学术界自然语言处理(NLP)一直是一个比较热的话题，尤其随着近些年深度学习的发展给NLP也带来一些新思路。对于这个话题随便聊聊，想到哪写到哪。

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池化概念池化分为最大池化（用的多一些）和平均池化最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值，如下图所示：平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值，如下图所示：概念很浅显，但是对于刚入门的人来说，很难知道池化到底能干啥，局限性是什么。池化作用：1.减少运算量，这个还好理解，因为数据量变少了，后期计算量肯定也少了2.防止过拟合，因为池化可以把一张大图变成一张小图，但是保留了重要特征，这样使得模型学习时能

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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要2.1QPSK调制原理2.2深度学习相位检测算法2.3相位补偿算法3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下

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第一题.CopyOnWriteArrayList的底层原理是怎样的⾸先CopyOnWriteArrayList内部也是⽤过数组来实现的，在向CopyOnWriteArrayList添加元素时，会复制⼀个新的数组，写操作在新数组上进⾏，读操作在原数组上进⾏并且，写操作会加锁，防⽌出现并发写⼊丢失数据的问题写操作结束之后会把原数组指向新数组CopyOnWriteArrayList允许在写操作时来读取数

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本文是个人学习理财知识后汇总得来—财商基础篇，一共1797个字，拒绝碎片化泛读，精读约需4分钟。理财能力最终体现在【对资产和负债的辨别能力】上。资产和负债，我们这里讲的角度，是从现金流的角度。

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跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包：openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型。

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1.技术优势：这两个模型都采用了最先进的自然语言处理技术，如深度学习、神经网络等，通过大量数据训练，可以生成高质量的文本。

1.1如何实现深度学习模型的离线训练如何实现服务器离线训练模型，后台执行主要有两种方法：tmux命令和nohup命令，主要讲解tmux的命令的使用：1.1.1tmux的命令原理描述：通过tmux创建一个会话

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全景分割全景分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分，并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比，它是一种更全面的图像分割方法，传统的语义分割仅将图像划分为类别，而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合，可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类，例如物体（例如天空、草地和道路）和事物（例如车辆、人和建筑物），并精确地分割

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